Quais são os tipos de Análises de Dados?

Quando falamos em “trabalhar com dados”, muita gente imagina imediatamente gráficos coloridos e dashboards interativos.
Mas a verdade é que o valor real está no tipo de análise que você aplica, e não apenas no volume de dados que possui.

Na prática, não basta saber manipular planilhas ou montar relatórios. É preciso saber qual abordagem analítica usar para responder a uma pergunta específica.
Cada tipo de análise parte de um ponto diferente e serve a um objetivo distinto.

No mundo dos dados, classificamos essas abordagens em quatro grandes tipos:

1. Análise Descritiva
2. Análise Diagnóstica
3. Análise Preditiva
4. Análise Prescritiva

Vamos entender cada uma a fundo, de forma que você não apenas saiba o que são, mas também consiga reconhecer quando aplicá-las e como elas se conectam.

1. Análise Descritiva – O retrato do que já aconteceu

A análise descritiva é o ponto de partida de toda jornada analítica.
Seu objetivo principal é organizar e resumir dados brutos para mostrar o que aconteceu em um período ou situação.

Ela não busca explicar causas, prever resultados ou sugerir ações.
O foco está em transformar dados desordenados em informação compreensível e visualmente clara.

Por que ela existe?

Sem a descritiva, você estaria navegando no escuro.
Empresas, governos e até indivíduos precisam ter clareza sobre a situação atual e o histórico antes de tomar decisões.
É impossível corrigir, planejar ou melhorar algo sem antes entender o “ponto de partida”.

Como ela funciona?

A análise descritiva utiliza métodos como contagens, médias, somatórios, taxas de crescimento, comparações entre períodos e visualizações básicas (gráficos de barra, linha, pizza).
A ideia é resumir grandes volumes de informação para que qualquer pessoa, mesmo sem formação técnica, entenda a mensagem central.

Habilidades necessárias:

• Organização e limpeza de dados.
• Domínio de Excel Avançado e Power BI para criar relatórios claros.
• Capacidade de contar histórias com dados (data storytelling básico).

Exemplo prático:

Um gestor quer saber o total de vendas por região nos últimos 12 meses.
A análise descritiva mostra:

• Gráfico de barras com vendas por estado.
• Linha do tempo mostrando o faturamento mês a mês.
• Percentual de participação de cada região.

💡 Valor estratégico: Garante que todos na organização partam de um entendimento comum e confiável sobre a realidade.

2. Análise Diagnóstica – Descobrindo as causas por trás dos números

Se a descritiva te mostra o que aconteceu, a diagnóstica busca responder por que aconteceu.
Ela entra em cena quando percebemos algo incomum, um crescimento inesperado, uma queda repentina, um padrão fora do normal, e precisamos investigar a origem.

Por que ela existe?

Apenas saber que algo mudou não resolve o problema.
Sem entender as causas, qualquer tentativa de ajuste será baseada em achismo.
E decisões baseadas em achismo custam caro.

Como ela funciona?

A análise diagnóstica envolve:

• Segmentação de dados: quebrar informações por categorias, como região, canal de vendas, faixa etária de clientes.
• Comparações temporais: analisar períodos com resultados diferentes para achar pontos de divergência.
• Identificação de correlações: encontrar variáveis que se movem juntas (positiva ou negativamente).

Muitas vezes, a diagnóstica exige SQL para consultas específicas e Power BI para cruzamento visual de variáveis.

Habilidades necessárias:

• Pensamento crítico e habilidade investigativa.
• Conhecimento de estatística básica (correlação, variabilidade).
• Domínio de filtros, cruzamentos e análises segmentadas no Power BI.

Exemplo prático:

A receita de uma rede de lojas caiu 15% no último trimestre.
A análise diagnóstica descobre que:

• A queda foi concentrada em apenas duas cidades.
• Essas cidades enfrentaram atraso no fornecimento de um produto-chave.
• O atraso gerou insatisfação e reduziu vendas.

💡 Valor estratégico: Permite atacar o problema real em vez de desperdiçar recursos corrigindo sintomas superficiais.

3. Análise Preditiva – Antecipando o que está por vir

A análise preditiva projeta cenários futuros com base em padrões históricos.
Ela não é adivinhação: é uma aplicação estruturada de estatística e machine learning para calcular probabilidades de resultados futuros.

Por que ela existe?

Em mercados competitivos, esperar o futuro acontecer é um erro fatal.
Empresas precisam se preparar para mudanças antes que elas ocorram, seja para aproveitar oportunidades, seja para evitar prejuízos.

Como ela funciona?

A preditiva analisa dados passados e atuais, identifica tendências e padrões, e gera modelos matemáticos que estimam o que é mais provável acontecer.
Embora envolva técnicas avançadas, ferramentas como Power BI já oferecem recursos de previsão integrados.

Habilidades necessárias:

• Conhecimento de modelagem preditiva e estatística.
• Capacidade de interpretar resultados probabilísticos (e não tratá-los como certezas).
• Uso de Power BI com recursos de forecast e integração com Azure Machine Learning.

Exemplo prático:

Uma empresa quer prever a demanda de um produto para os próximos seis meses.
A análise preditiva considera:

• Histórico de vendas.
• Sazonalidade (ex.: picos no fim do ano).
• Tendências de mercado.
  Resultado: previsão de aumento de 20% em novembro e dezembro, ajudando no planejamento de estoque.

💡 Valor estratégico: Dá tempo para planejar ações antes que o mercado mude.

4. Análise Prescritiva – Definindo o melhor caminho de ação

A prescritiva vai além de dizer o que pode acontecer: ela indica o que fazer para alcançar o melhor resultado possível.
É a aplicação máxima da análise de dados na tomada de decisão.

Por que ela existe?

Em negócios complexos, saber o que vai acontecer não basta.
É preciso também encontrar a combinação de ações que gere o maior retorno ou o menor risco.

Como ela funciona?

A prescritiva combina:

• Dados históricos.
• Causas identificadas.
• Previsões futuras.
• Algoritmos de otimização para sugerir ações.

Ela pode recomendar, por exemplo:

• Ajustar preços.
• Redistribuir equipes.
• Priorizar canais de venda específicos.

Ferramentas como Excel Solver e Power BI integrado ao Azure ML permitem simular cenários e recomendar decisões.

Habilidades necessárias:

• Entendimento profundo do negócio e das restrições reais.
• Capacidade de simular cenários e interpretar otimizações.
• Boa comunicação para explicar recomendações a não-especialistas.

Exemplo prático:

Uma transportadora precisa reduzir custos sem aumentar prazos de entrega.
A análise prescritiva sugere:

• Reorganizar rotas para reduzir quilometragem.
• Alterar o centro de distribuição de certos pedidos.
• Ajustar turnos para reduzir horas extras.

💡 Valor estratégico: Transforma dados em ação direta e mensurável.

Conclusão

Os quatro tipos de análise, descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, funcionam como etapas complementares de um ciclo estratégico. Ignorar uma delas enfraquece as decisões. Empresas que dominam todas conseguem transformar dados em ação e manter vantagem competitiva. O diferencial está em usar as ferramentas certas (Excel Avançado, Power BI, SQL) com profissionais capacitados para interpretar e agir com clareza e precisão.